.Net大数据平台Microsoft.Spark环境构建 附可运行源码。

前言：大什么数据？什么大数据？什么数据大？挖野菜才是正道。

 NBNBNB 老资终于可以不用花太多精力搞python了  。

window环境的.Net大数据平台环境构建 附带可运行源码。

windows 安装jdk 相关坑 java jdk1.8.0_221 安装步骤_云草桑的博客-CSDN博客_jdk1.8.0_221

 .NET for Apache Spark 使用 .NET Core 在 Windows、Linux 和 macOS 上运行。 它还使用 .NET Framework 在 Windows 上运行。 可以将应用程序部署到所有主要云提供商，包括 Azure HDInsight Spark、Amazon EMR Spark、Azure Databricks 和 AWS 上的 Databricks。

 

.NET for Apache Spark 性能

与使用 TPC-H 基准的 Python 和 Scala 相比，.NET for Apache Spark 在大多数情况下表现良好，并且当用户定义的函数性能至关重要时，其速度比 Python 快两倍。 目前正在努力提升基准性能。

1下载并安装 Apache Spark。

spark/docs/release-notes at main · dotnet/spark · GitHub下载并安装 Apache Spark 3.0.1

 

查看当前运行版本

   dotnet --version

  或

    dotnet --list-sdks

   安装的所有版本 包括版本地址

dotnet --info


帮助命令

dotnet help

运行以下命令，以设置用于查找 Apache Spark 的环境变量。 在 Windows 上，确保在管理员模式下运行命令提示符。

• Windows

setx /M HADOOP_HOME C:\bin\spark-3.0.1-bin-hadoop2.7\
setx /M SPARK_HOME C:\bin\spark-3.0.1-bin-hadoop2.7\
setx /M PATH "%PATH%;%HADOOP_HOME%;%SPARK_HOME%bin"

安装所有内容并设置环境变量后，打开新的命令提示符或终端并运行以下命令：

spark-submit --version

如果该命令运行并打印出版本信息，则可转到下一步。

如果收到 'spark-submit' is not recognized as an internal or external command 错误，请确保已打开新的命令提示符。

spark/docs/release-notes at main · dotnet/spark · GitHub

---分割线 现在只是hadoop 装好  .net 还用不起来-----

4、安装 .NET for Apache Spark

从 .NET for Apache Spark GitHub 下载 Microsoft.Spark.Worker。

要提取 Microsoft.Spark.Worker：

• 解压 Microsoft.Spark.Worker.netcoreapp3.1.win-x64-1.0.0.zip 文件。

5、安装 WinUtils（仅限 Windows）

.NET for Apache Spark 要求与 Apache Spark 一起安装 WinUtils。 下载 winutils.exe。 然后，将 WinUtils 复制到 spark-3.2.1-bin-hadoop3.2\bin。

6、设置 DOTNET_WORKER_DIR 并检查依赖项，指向Worker解压目录

path

 

setx /M DOTNET_WORKER_DIR

---------------分割线 .net  大数据平台搭建完毕了 ------------

NBNBNB  好像和 搜索引擎之Lucence.Net_云草桑的博客-CSDN博客 这个和Lucence.Net一样分词也有点智障。。

 

 static void Main(string[] args)
        {
            // Create a Spark session/Job
            SparkSession spark = SparkSession
                .Builder()
                .AppName("word_count_sample")
                .GetOrCreate();
 
            // Create initial DataFrame
            DataFrame dataFrame = spark.Read().Text("美猴王.txt");
 
            // Count words
            DataFrame words = dataFrame
                .Select(Functions.Split(Functions.Col("value"), " ").Alias("words"))
                .Select(Functions.Explode(Functions.Col("words"))
                .Alias("word"))
                .GroupBy("word")
                .Count()
                .OrderBy(Functions.Col("count").Desc());
 
            // Show results
            words.Show();
 
            // Stop Spark session
            spark.Stop();
        }

 NBNBNB 老资终于可以不用花太多精力搞python了  

好像不能调试。。。就先这样吧